推 andrew43: 寫成回歸的形式嗎？不行。這些不夠。但你有原始資料終 12/13 21:36
→ andrew43: 究沒問題。 12/13 21:36
※ 編輯: steven225 (180.176.144.245 臺灣), 12/14/2019 08:20:56
→ steven225: 嗯嗯，應該是寫成迴歸的型式。 12/14 08:22
→ steven225: 有原始資料，但就不知道怎麼把這些資料寫成模型 12/14 08:22
→ steven225: 只會比較不同組別的資料是否有差異 12/14 08:23
→ steven225: 所以上來請教，感謝 12/14 08:23
推 andrew43: 比較組間差異，只要Anova和多重比較就可以了，不必寫成 12/14 14:42
→ andrew43: 回歸式 12/14 14:42
→ steven225: 嗯嗯，是沒錯。但現在是想要用這些原始資料去建立模型 12/14 14:59
→ steven225: 然後用模型去推估，只是我不知道要怎麼用原始資料所得 12/14 15:00
→ steven225: 的值去寫出模型 12/14 15:00
→ andrew43: 其實預測的點估計就是該組的樣本平均 12/14 15:14
→ andrew43: 所以還是不需要完整寫出回歸式 12/14 15:16
→ andrew43: 真的要寫出來的話，把三組其中一組當成基準點，mu就是它 12/14 19:32
→ andrew43: 的平均；alpha_1和alpha_2就是另二組各自的平均和mu的差 12/14 19:32
→ andrew43: 這是採用dummy coding的情況，事實上有無限多種結果，看 12/14 19:34
→ andrew43: 你怎麼去安排mu和alpha的意義。 12/14 19:34
→ yhliu: Xij = μ+αj+eij, j=1,2,3, i=1...nj 01/12 19:54
→ yhliu: j = 組別, nj = 第 j 組人數 01/12 19:55
→ yhliu: 這是 one-way ANOVA 的模式表示方式, 不是迴歸模式表示方式 01/12 19:57
→ yhliu: 在研究報告研究方法章節想多描述一下統計方法細節可以寫上 01/12 20:00
→ yhliu: 這個. 但你既然對此生疏, 不如不寫. 01/12 20:02